我国上市公司盈利质量影响因素实证研究——以纺织行业为例

陈辉，赵翠杰（陕西铁路工程职业技术学院　管理工程系，陕西　渭南　714000）



我国上市公司盈利质量影响因素实证研究
——以纺织行业为例

陈辉，赵翠杰
（陕西铁路工程职业技术学院管理工程系，陕西渭南714000）

［摘要］本文以纺织行业上市公司为实证对象，对其盈利质量影响因素问题进行了研究。并运用SPSS 16.0统计软件对其2012-2014年三年财务数据进行了因子分析、主成分分析，分析结果表明：销售净利率、主营业务鲜明率、营业收入增长率越高盈利质量就越高。

［关键词］盈利质量；影响因素；实证研究

1　文献回顾

BaII和Brown认为，企业在正常的经营过程中，将来盈利的增长与否和很多因素有关，主要包括企业股票的意外收获，这两者之间的关系可能是具有相关性［1］。Beaver从另外一个方面证实了企业财务盈利信息与股票之间存在相关关系［2］。即企业年度财务报告报出当个星期的股价交易量与波动幅度均明显多于其他时期，企业的会计盈利与企业的股票的市场价格之间的关系，这两者是同向关系［3］。列夫认为，可以从企业的一些数据中反映出来，盈利与企业的报酬之间的关系，就是具有一定的相关程度。这种关系也可以反映企业的盈利状况的良好与否，也是盈利质量高低的反映［4］。

还有另外一些学者认为市盈率与盈利质量存在正相关关系，即是市盈率越高，盈利质量越高，也就是说盈利质量的高低与盈余反应系数的多少之间是相关的。易颜新认为，一个企业的正常运转中，企业的财务报告反映的运营过程中的盈利，具有的真实性是相当重要的［5］。所以，企业的盈利情况与企业的盈利质量之间存在相关性。然而这两者存在正相关，就是相关性较大，企业的经营状况的前景相对就好，经营业绩相对就好。

2　概念模型

本文认为盈利质量是在盈利能力的基础上，考虑企业盈利的变现和持续稳定等情况，反映企业盈利能力强弱的综合评价结果。这个观点其实也是反映企业的盈利状况，主要是为投资者的决策指明方向，对企业当期盈利能力的各个方面的评价结果。因此，一个企业要想具备较高的盈利质量应该具备以下几点：一是企业的运营过程中，企业的财务报告应与企业的真实经营业务相符，同时其应符合会计准则以使得企业的经营活动得到准确的记录。同时在企业经营的各个阶段，都要注意业务的真实的反映。二是企业的盈利，在运营中设置反映盈利指标要合理，这样可以更好地反映盈利。三是企业的盈利要有现金作保障，没有现金保障的盈利能力是不可靠的，也是不能持续发展的。四是在企业各期发展中，盈利状况要具有稳定性。没有稳定性，企业的生存会出现问题。因此企业的稳定性要好，这样企业的经营才会持续下去。综上所述，为了研究方便，本文将盈利质量综合指标进行总结，如图1所示。

图1　盈利质量综合评价指标图

3　研究方法

因子分析的基本思想是根据相关性大小把变量分组，使得同组内的变量之间相关性较高，而不同组的变量相关性较低，每组变量代表一个基本结构。其目的是希望用较少的几个因子去描述多指标或因素之间的联系，以较少的几个因子反映原始资料的大部分信息。因子分析方法不仅可以反映上市公司有关样本指标对盈利质量影响的影响水平，还可以反映各个公司的盈利质量水平，从而可以帮助投资者做出正确的决策。

本文采用的因子分析数学模型。设原有p个变量x1，x2，x3，…，xp，并且其符合正态分布的标准。每个变量的平均值都是零，标准差都是1，先将每个原始变量用k个因子f1，f2，f3，…，fk的线性组合表示：

公式（1）是本文因子分析的数学模型，可以写成矩阵形式：X=AF+ε。其中X为原始变量，A为载荷矩阵，F为因子，主要是这些因子在样本原始的变量中出现，所以有时候也叫做公因子。ε称为方程中的残差，则表明样本原始的变量中没有被表达出来的部分。

因子分析主要步骤是：一是选取的指标满足因子分析的前提条件，即是变量之间有高的相关性，相反如果两者相互独立，显然不存在相关关系，则不能将其进行浓缩；二是公因子的提取；三是将因子命名使其具有可解释性，这是将提取的因子含义清晰，使其命名具有可解释性；四是计算样本的因子得分，可以用公式（2）表示：

公式（2）中，F表示为盈利质量得分，Vi为将矩阵旋转后的方差贡献率，n为公因子的个数，Fi为各因子的得分，VT为累计的方差贡献率。

4　研究过程及结论

本文运用纺织行业80家上市公司2012-2014年财务数据，采用因子分析对盈利质量综合评价，评价的过程如下：

（1）选择指标。根据上文所述的建立的指标体系，将选取指标进行设定，选取的12个评价指标见表1所示。

（2）可行性检验。本文关于因子分析的适用性检验方法，主要是一些学者经常采用的，是巴特利特球度检验以及KMO检验。这两种方法的结合使用，可以准确的反映因子分析是否可以适用。KMO统计量的范围是（0，1），主要用于一些变量的相关以及偏相关系数的有关指标。如果KMO的值倾向于1时，这就说明这些指标的相关度很高，也就是符合因子分析的条件；如果值倾向于0，则说明这些指标的相关度不高，也就是不太符合因子分析的条件。Kaiser指出一般的标准是：若KMO值大于0.6，表示基本上合适；若小于0.5时，基本上是不合适的。本文的KMO值大于0.6，并且具有显著性，说明这些指标可以做因子分析。样本的适用性检验如表2所示。

表1　盈利质量指标表

表2　可行性检验表

从表2中看出，样本原始指标的自由度为66，KMO取值为0.796，根据一般的判断标准，这个值符合因子分析的条件。巴特利特球度检验X2的值为是486.137，显著性也符合。所以，通过这两个检验，本文选取的指标是符合做因子分析的条件的。

（3）提取公因子。公因子是将原始变量降维后提取出来的，包括大部分信息的公因子。公因子对原有信息的负担程度高低是提取公因子的依据。因子贡献率越接近于1，负担原有信息越多，所以负担程度越高，可解释性就越好。本文因子分析的目的是得出盈利质量的因子得分，将对样本公司进行排序后，对样本公司的盈利质量进行评价。累计贡献率如表3所示。

表3　累计贡献率表

从表3看出，由纺织行业80家企业盈利质量因子分析后因子提取和因子旋转后的结果可知：特征值分别为3.144、1.884、1.266、1.202和1.012，五个公因子旋转后累计的贡献率是70.908％，也就是包含了原始变量70.908％的信息，所以分析中选取其中的五个公因子，就可以反映原有样本指标变量的主要信息。

（4）因子命名。首先将公因子提取之后，就要对其进行建立载荷矩阵。其次，为了使得其研究的指标更具有实际的经济意义，采取方差最大法，对前文所述的载荷矩阵进行正交旋转。这个结果可以更好的说明因子的实际意义。最后将分析这些结构，由于论文的长度有限，仅将旋转后的结果展示出来。旋转后的数据如表4所示。

表4　旋转后公因子载荷矩阵

续表

从表4中看出，各个样本变量指标对公因子影响程度与载荷值存在相关关系，载荷值越大，对公因子的影响程度就越大，所以可以将影响公因子的主要指标对样本变量指标做出解释。影响第一个公因子F1的指标是：X3（总资产净利润率）、X4（净资产收益率）、X2（销售净利率）、X1（营业毛利率），这些指标主要反映的是盈利质量的盈利性。影响第二个公因子F2的主要指标是X6（每股营业收入）、X5（每股收益），这些指标主要反映的股东的获利能力，也是反映盈利质量的盈利稳定性。影响第三个公因子F3包括的指标是：X10（经营活动现金净额增长率）、X9（营业收入增长率），这些指标主要反映其成长性。影响第四个公因子F4的指标是：X8（经营活动现金净额增长率）、X7（营业收入增长率），这些指标主要反映盈利质量的盈利变现性。影响第五个公因子F5的指标是：X12（营业利润比），这个指标主要反映盈利质量的持续性。

将旋转后的因子分别命名。将F1命名为盈利性因子，因为这些指标主要反映盈利质量的盈利性。将F2命名为稳定性因子，因为这些指标主要反映股东的获利能力。将F3命名为成长性因子，因为这些指标主要反映其成长性。将F4命名为现金性因子，因为这些指标主要反映盈利质量的盈利变现性。将F5命名为盈利持续性因子，因为这个指标主要反映盈利质量的持续性。

主要参考文献

［1］Ray BaII，Phihip Brown.An FmpiricaI FvaIuation of Accounting Income Numbers［J］.JournaI of Accounting Research，1968，6（2）：159-178.

［2］WiIIian H.Beawer，PauI Griffin，Wayne R.Landsman.The IncrementaI Content of RepIacement Cost Farnings［J］.JournaI of Accounting and Fconomies，1982（7）：15-39.

［3］WaIter R Teets.QuaIity of Farnings：An Introduction to the Issues in Accounting Fducation SpeciaI Issue［J］.Accounting Fducation，2002，17（4）：335-360.

［4］余新培.浅谈收益质量及评价［J］.四川会计，2008（5）：13-15.

［5］易新颜.论企业盈利质量分析方法［J］.商业会计，2009（3）：34-36.

［6］刘静.现金流量表视角下的公司盈利质量分析研究［J］.财会通讯，2013（6）：91-92.

［7］张新民.新准则下利润结构质量分析体系的重构［J］.会计研究，2013（6）：32- 37.

［8］樊月娟.对企业盈利质量的分析［J］.山西财税，2014（5）：41-42.

［9］唐荣林.浅析企业盈利质量评价框架之构建［J］.扬州大学税务学院学报，2014（6）：78-80.

doi:10.3969/j.issn.1673 - 0194.2016.03.010

［中图分类号］F275

［文献标识码］A

［文章编号］1673-0194（2016）03-0025-04

［收稿日期］2015-10-21